Lehrplan für den Data Science-Kurs: Alles, was Sie wissen müssen

Die heutigen präzisen und intelligenten technologischen Entwicklungen und Lösungen, die auf dem Markt in fast allen Sektoren verfügbar sind, werden schnell aktualisiert; Die Daten sind das Herzstück dieser Upgrades. Verschiedene Sensoren sammeln Daten und übertragen sie an das System. Diese Daten durchlaufen mehrere Prozesse wie das Verstehen, Analysieren, Abschließen und Extrahieren aussagekräftiger Informationen.

Diese Verfahren verwenden einen wissenschaftlichen Ansatz und werden daher als "Data Science" bezeichnet. Sie ist ein interdisziplinäres Trendfeld des 21. Jahrhunderts. Verschiedene wissenschaftliche Methoden, Algorithmen und unstrukturierte Systeme extrahieren Erkenntnisse und Wissen aus strukturierten und unstrukturierten Daten. Es ist eng mit Data Mining, Big Data und maschinellem Lernen verbunden.

Die Marktgröße der globalen Data-Science-Plattform steigt aufgrund ihrer Anwendungen in verschiedenen Bereichen exponentiell an. Die Nachfrage nach intelligenten Systemen steigt mit der Einführung fortschrittlicher Technologien um ein Vielfaches. Der Wert der Marktgröße von Data Science betrug 2019 3,93 Milliarden USD (US-Dollar).

Es wird geschätzt, dass es zwischen 2020 und 2027 mit einer CAGR (Compound Annual Growth Rate) von 26,9 % wachsen wird. Steigende Investitionen in die datenwissenschaftliche Forschung, Entwicklung und den technologischen Fortschritt verursachen ein so schnelles Marktwachstum.

Der Bereich Data Science ist spannend und zieht die Aufmerksamkeit von Fachleuten und Studienanfängern auf sich. IT-Profis tendieren dazu, eine Karriere im sich entwickelnden Data-Science-Bereich zu machen.

Evolution der Datenwissenschaft

Die Datenanalyse begann in den 1960er Jahren und hat Ähnlichkeit mit Data Science. Der Begriff Data Science wurde erstmals 1985 in dem Vortrag von CF Jeff Wu an der Chinesischen Akademie der Wissenschaften in Peking als alternatives Wort für die Statistik verwendet. 1992 trugen drei Aspekte zur erfolgreichen Einführung eines neuen, interdisziplinären und aufstrebenden Feldes der Datenwissenschaft bei:

• Datensammlung
• Datendesign
• Datenanalyse

Diese theoretischen Konzepte und Argumente wurden 2001 in moderne Datenwissenschaft umgewandelt, um die Statistik in technischen Bereichen zu erweitern. Obwohl es jetzt 20 Jahre her ist, gibt es keinen Konsens über die Definition von Data Science. Es ist immer noch ein Schlagwort für viele Berufstätige sowie Studienanfänger.

Lehrplan für den Data Science-Kurs

Eingehende Forschung verbessert unser Verständnis und Wissen in Data Science, und daher wird das Studienmaterial für Data Science jeden Tag aktualisiert. Es gibt zahlreiche Kurse, Workshops, Trainingsprogramme und Abschlüsse für Data Science, die von Institutionen, Universitäten und Organisationen angeboten werden.

Mit Fortschritten wird der Lehrplan für den Data Science-Kurs aktualisiert. Einige Studienanfänger möchten ihre Karriere in Data Science beginnen und suchen nach Einführungskursen, die Konzepte, praktische Übungen und Projekte umfassen, die ihnen die Fähigkeiten vermitteln, um in Data-Science-Unternehmen zu arbeiten.

Die meisten Organisationen/Institute bieten einen Lehrplan für Data Science-Kurse an . Wenn wir den Lehrplan von upGrad für Data Science sehen, enthält er:

• Die Konzepte der Datenanalyse in Excel, Python und SQL.
• Einführungssitzungen zur Anwendung von Python für Data Science.
• Aufgaben zur Stärkung der Ideen von Anfängern. Python ist ein weit verbreitetes Programmierwerkzeug für Data Science und ist daher Teil des Data Science-Lehrplans aller Organisationen .
• Konzepte und praktische Übungen zu modernen Technologien wie Machine Learning, Deep Learning, Natural Language Processing, Computer Vision, Business Intelligence, Data Analytics und Data Engineering.
• Echtzeitprojekte für Kandidaten entscheiden sich dafür, Datenwissenschaftler, Analysten und Entwickler zu sein. Diese Projekte helfen den Kandidaten, Technologien und ihre Relevanz für die Datenwissenschaft klar zu verstehen und schließlich, wie sie in Echtzeit für die Geschäftsentwicklung und das Wachstum eingesetzt werden können.

upGrad hat einen der am besten geeigneten Lehrpläne für Data Science-Kurse für Fachleute erstellt. Dieser Kurs wird online im Lerntempo und in verschiedenen Formaten wie Zertifizierung oder Postgraduiertendiplom durchgeführt.

Der Kurs beinhaltet vorbereitende Sitzungen zur Datenanalyse und Einführung in die in Data Science verwendete Programmiersprache. Verschiedene Toolkits wie Python, MySQL und Excel konzentrieren sich auf Daten-Toolkits, die Kandidaten beim Visualisieren, Programmieren und Lösen von Aufgaben unterstützen, die im Rahmen des Data Science-Kurses gestellt werden.

Wenn Sie neugierig sind, etwas über Data Science zu lernen, schauen Sie sich das Executive PG Program in Data Science von IIIT-B & upGrad an, das für Berufstätige entwickelt wurde und mehr als 10 Fallstudien und Projekte, praktische Workshops, Mentoring mit Branchenexperten, 1 -on-1 mit Branchenmentoren, mehr als 400 Stunden Lern- und Jobunterstützung bei Top-Unternehmen.

IT-Experten (Informationstechnologie) haben Erfahrung darin, verschiedene Probleme logisch zu lösen und die am besten geeigneten Algorithmen zu entwickeln. Um ihre Karriere in die Datenwissenschaft zu verlagern, müssen sie ihre analytischen Fähigkeiten verbessern und Programmiersprachen speziell für die Datenwissenschaft anwenden. Es gibt Kurse, die speziell für Fachleute entwickelt wurden, die sich selbst und ihre Fähigkeiten für die Arbeit an Data-Science-Projekten verbessern möchten.

Fachleute, die bereit sind, in der Datenwissenschaft zu arbeiten, sollten sich darauf konzentrieren, ihre Fähigkeiten und Kenntnisse zu verbessern und nach einem geeigneten Kurs zu suchen. Ihr Interesse gilt eher dem Lehrplan als anderen weniger relevanten Aspekten des Systems. Fachleute müssen einen Data Science-Kurs wählen , der sich auf Data Science konzentriert.